Чем отличается архитектура Mixture of Experts от стандартной Dense в больших языковых моделях?

Архитектура Mixture of Experts (MoE) отличается от стандартной Dense в больших языковых моделях тем, что в MoE для обработки каждого входа активируется лишь небольшая часть параметров модели, в то время как в Dense все параметры задействуются при каждом входе. www.dhiwise.com gerwin.io

Некоторые преимущества MoE:

• Увеличенная ёмкость модели. gerwin.io MoE позволяет создавать модели с гораздо большим количеством параметров по сравнению с плотными моделями без пропорционального увеличения вычислительных затрат. gerwin.io
• Более быстрая тренировка и инференс. gerwin.io Активируя лишь подмножество параметров, MoE-модели могут быть обучены быстрее, а также демонстрировать меньшую задержку во время инференса по сравнению с плотными моделями сопоставимого уровня возможностей. gerwin.io
• Специализация экспертов. gerwin.io Это позволяет MoE-моделям лучше справляться с широким спектром задач и доменов, особенно в мультидоменных сценариях. gerwin.io
• Масштабируемость. gerwin.io Можно увеличивать количество экспертов для решения более сложных проблем без резкого увеличения вычислительных затрат на каждый вход. gerwin.io

Однако у MoE есть и недостатки: даже при активации лишь части параметров все эксперты должны быть загружены в память, что может представлять собой значительное требование к оборудованию. gerwin.io